Was Computer Vision ist: Anwendungen, Vorteile und ihr Einsatz in der Softwareentwicklung

Wenn wir aufgefordert werden, Objekte oder Phänomene zu benennen, die beispielsweise mit einem Wald verbunden sind, geben wir die Wörter "Baum", "Tiere", "Dickicht" usw. an. Trotz der scheinbaren Einfachheit der Aufgabe finden in unserem Kopf die komplexesten Prozesse statt, die den Maschinen bis vor kurzem vorenthalten wurden, um sie zu erfüllen. Ein abstraktes Verständnis von Prozessen, unsere eigene Erfahrung, die auf Millionen von Beispielen der Interaktion mit der Außenwelt beruht, verleiht uns also die Fähigkeit zu denken. Derzeit bieten die digitalen Technologien jedoch noch größere Möglichkeiten, und eine davon ist die Computer Vision. Die Innovation reproduziert sozusagen das menschliche Sehen zur Identifizierung und Verarbeitung von Dingen durch Computer, in Analogie zum menschlichen Gehirn.

Die aktive Nutzung der Computer-Vision-Technologie in den Bereichen menschlicher Aktivitäten ist das Ergebnis der Entwicklung von KI und Computerfähigkeiten. Experten zufolge wird der Markt für Computer Vision bis 2030 mehr als 42 Mrd. USD erreichen, und die jährliche Wachstumsrate von 2020 bis 2030 wird bei 16 % liegen. Lesen Sie im Folgenden mehr darüber, was Computer Vision ist und wie sie in der Praxis eingesetzt wird.

Was Computer Vision ist

Computer Vision ist einer der Bereiche der künstlichen Intelligenz, dessen Prinzip darin besteht, einen Computer so zu trainieren, dass er die Welt um ihn herum besser versteht. Zu diesem Zweck werden digitale Bilder und Deep-Learning-Modelle verwendet, mit denen es möglich ist, Objekte genau zu identifizieren und zu klassifizieren sowie mögliche Reaktionen darauf einzustellen.

In der künstlichen Intelligenz wird die Computer Vision bei der Entwicklung automatisierter Systeme eingesetzt, die visuelle Informationen (Fotos, Filme) ähnlich wie Menschen interpretieren sollen. Die Technologie des Computersehens selbst wurde entwickelt, um den Lernprozess eines Computers zu gewährleisten, der Bilder Pixel für Pixel interpretiert. Aus technischer Sicht erleichtert die Technologie die Extraktion visueller Daten durch Computer und die Verwaltung und Analyse der Ergebnisse durch komplexe Programme. Einer der Katalysatoren für die Entwicklung der Computer Vision und den Umfang der Entwicklung ist die große Menge an Daten, die die Menschheit jeden Tag erzeugt - 2,5 Quintillionen Bytes.

Wie funktioniert die Computer Vision?

Die Schlüsselfrage für das maschinelle Lernen lautet: Was ist das Prinzip des menschlichen Gehirns? Wie kann dieser Prozess mit den bestehenden Algorithmen nachgebildet werden? Die Schwierigkeit bei der Beantwortung dieser Frage liegt darin, dass nur sehr wenige wirkliche Theorien aufgestellt wurden, so dass die Annahme, dass neuronale Netze die Arbeit des Gehirns nachahmen, fragwürdig ist.

Das Gleiche gilt für die Computer Vision. Ohne ein genaues Verständnis davon, wie die Bilderkennung durch unser Gehirn und unsere Augen abläuft, ist es unmöglich zu sagen, ob die Algorithmen zur Verarbeitung visueller Daten, die in den Bereichen menschlicher Tätigkeit eingesetzt werden, wirklich so effektiv sind und ob es zumindest eine gewisse Ähnlichkeit zwischen unseren intellektuellen Prozessen und der Informationsverarbeitung durch Computer gibt.

Da das computergestützte Sehen als Mustererkennung klassifiziert werden kann, besteht der Weg, einen Computer zu trainieren, darin, Tausende und Millionen von Bildern herunterzuladen und sie dann mit Algorithmen zu verarbeiten, um Muster zu erkennen und zu organisieren. Anschließend befähigen die Algorithmen die Maschine, selbst zu lernen, was in erster Linie dazu dient, menschliche Arbeit zu ersetzen.

Die wichtigsten Methoden, die zur Unterscheidung und Klassifizierung von Objekten eingesetzt werden, sind Deep Learning und Faltungsneuronale Netze. Die Aufgabe der neuronalen Faltungsnetze besteht darin, visuelle Elemente in kleine Komponenten mit ihrer Bezeichnung zu zerlegen. Die Tags führen Faltungen durch und geben dann mit Hilfe der Tertiärfunktion eine Empfehlung über das betrachtete Bild ab. Nach einigen Zyklen der Faltung beginnt der Computer, Bilder als eine Art von Bild wahrzunehmen und zu klassifizieren.

Anwendungen von Computer Vision

Ein Bereich des maschinellen Lernens wie das maschinelle Sehen wurde erfolgreich in die Produkte und Leistungen integriert, die wir täglich im Alltag nutzen.

CV in selbstfahrenden Autos

Für die Orientierung von unbemannten Fahrzeugen in der Umgebung ist die Computer Vision notwendig. Das von der Kamera aus verschiedenen Blickwinkeln aufgenommene Video wird mit einer speziellen Software verarbeitet, in der Straßenränder, Straßenschilder, andere Fahrzeuge, Autos und Fußgänger in Echtzeit erkannt werden. Auf diese Weise kann sich das Fahrzeug problemlos durch die Straßen bewegen und mögliche Hindernisse umgehen, um die Fahrgäste sicher an den Zielort zu bringen.

CV In Gesichtserkennung

Gesichtserkennungsanwendungen sind ein weiterer Bereich, in dem Computer Vision eingesetzt wird. Solche Produkte arbeiten nach dem Prinzip des Abgleichs von Bildern von Gesichtern mit den Persönlichkeiten bestimmter Personen. Die Algorithmen funktionieren folgendermaßen: Gesichtsmerkmale auf dem Foto werden erkannt, anschließend werden diese Merkmale analysiert und mit Datenbanken verglichen. Bei Tablets und Telefonen ist die Gesichtserkennung das Herzstück der Authentifizierung des Besitzers. Apps für soziale Medien nutzen die Gesichtserkennung, um Nutzer zu erkennen und zu markieren. Und natürlich ist die aus Filmen bekannte Szene der Suche nach einem Verbrecher durch Identifizierung von Übereinstimmungen in der Datenbank eine Demonstration dafür, wie Computer Vision in der Arbeit von Strafverfolgungsbehörden eingesetzt wird.

CV In Augmented Reality & Gemischte Realität

Bei der erweiterten und gemischten Realität handelt es sich um Technologien, die in Computergeräten (Tablets, Handys, Smart Glasses) verwendet werden, um virtuelle Objekte in das Bild der realen Welt einzubetten und zu überlagern. Wie funktioniert das? Augmented-Reality-Geräte definieren Objekte in der realen Welt und bestimmen gleichzeitig einen Platz auf dem Bildschirm, an dem dieses Objekt eingebettet werden kann. Mit Hilfe der Computer-Vision-Technologie können Sie also flache Oberflächen - Arbeitsplatten, Böden und Wände - finden, was wiederum eine Komponente der Funktion zur Bestimmung der Größe und Position von Objekten in der Welt ist.

CV Im Gesundheitswesen

Die Computer Vision hat zur Entwicklung der Medizintechnik beigetragen. Moderne Algorithmen werden erfolgreich eingesetzt, um die Suche nach bösartigen Muttermalen auf der Haut zu automatisieren oder alarmierende Übereinstimmungen bei der Analyse eines Röntgen- oder MRT-Bildes zu erkennen.

Herausforderungen der Computer Vision

Die Praxis zeigt, dass es sehr schwierig ist, Computern die Fähigkeit beizubringen, Objekte in der Umgebung zu sehen und zu identifizieren, so wie wir es tun. Und der Grund dafür liegt nicht nur in der Komplexität der Technologie selbst und ihrer Umsetzung in einem Computer, sondern auch im mangelnden Verständnis der Arbeitsweise unseres Gehirns bei der Analyse visueller Informationen.

Die Anwendung von Computer Vision erleichtert jedoch grundsätzlich die Arbeit des Menschen, was sich besonders bei solchen Computerfunktionen bemerkbar macht wie:

• Bild-Kategorisierung. Die Software kann die Kategorie des Lebewesens/Objekts auf dem Foto bestimmen. Diese Funktion ist in die Algorithmen sozialer Netzwerke eingebettet, die einfach und schnell die Kategorien von Bildern bestimmen;
• Während des Objektfindungsprozesses kann die Maschine die Klassifizierungsdaten nutzen, um die Instanz schneller zu finden und zu katalogisieren. In der Industrie findet diese Funktion Anwendung in Qualitätskontrollsystemen, wenn Defekte und Ausfälle von Geräten und Waren erkannt werden;
• Beobachtung von Objekten, die sich bewegen. Wenn ein Objekt erkannt wird, wird seine Verfolgung an der gleichen Stelle fortgesetzt, wofür ein Live-Videostream oder sequentiell aufgenommene Bilder verwendet werden;
• Extraktion von Bildern auf der Grundlage des Bildinhalts. Im Gegensatz zu Metadaten-Suchmethoden stützt sich der inhaltsbasierte Erkennungsalgorithmus auf Computer Vision, um Bilder aus einer großen Datenmenge zu suchen, zu analysieren und zu extrahieren. Zu diesem Zweck werden automatische Bildkommentare verwendet, die visuelle Markierungen ersetzen.

Die Einführung von Bildverarbeitungsalgorithmen ist für viele Bereiche der menschlichen Tätigkeit vielversprechend. Das Team von Software Development Hub hilft Ihnen bei der Entwicklung eines Produkts mit Bildverarbeitungsfunktion, wobei die Besonderheiten Ihres Unternehmens, Ihre Aufgaben und die Anforderungen des Marktes berücksichtigt werden. Ein integrierter Ansatz bei der Untersuchung der Idee und ihrer Realisierbarkeit, ein breites technisches Spektrum und Fachwissen ermöglichen es uns, die komplexesten und interessantesten Projekte in der Gesundheitsbranche usw. umzusetzen.

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